基于粒子群算法的低保标准研究——以安徽省为例.pdf

【基于粒子群算法的低保标准研究——以安徽省为例】 这篇研究论文主要探讨了如何利用粒子群算法来确定最低生活保障（低保）标准，以安徽省为例。低保标准是社会保障体系的重要组成部分，旨在确保贫困人口的基本生活需求得以满足。文章首先介绍了收入概率分布函数参数估计的重要性，因为准确的收入分布模型是制定合理低保标准的基础。 1. 收入概率分布函数参数估计： 研究者选择了四参数的广义BETA分布（GB2函数）来描述居民的收入分布，这是对传统收入分布函数如帕累托分布、对数正态分布和对数逻辑斯蒂分布的改进。GB2函数能更好地适应不同地区的收入分布特点，通过最大似然估计和牛顿迭代法进行参数估计，以获取更精确的数据。 2. 低保标准确定： 在模型建立阶段，研究者以接受补贴后居民收入分布的方差作为衡量贫富差距的指标。设定低保贫困线（mx），并计算出满足低保条件的居民比例。通过优化目标函数，即最小化补贴后的收入方差，来寻找最佳的低保贫困线和每人补贴金额。这里采用了二维粒子群算法来求解近似最优解，这是一种高效的全局优化方法，尤其适合解决复杂函数的最优化问题。 在粒子群算法中，设置了一些关键参数，如惯性权重（ω）、加速常数（c1=c2=1.5）以及迭代次数（200次）和种群规模（100个粒子）。搜索空间根据安徽省过去十年的低保标准范围进行设定。通过多次迭代，算法逐步更新粒子的位置和速度，最终找到使收入方差最小化的低保贫困线和补贴金额。 根据计算结果，城镇低保贫困线为5827元/年，每人补贴金额为3149元/年，而农村低保贫困线为4721元/年，每人补贴金额为2308元/年。这样的设置可以最大程度地减少补贴后的收入方差，从而改善贫困居民的生活状况。 这篇研究展示了将先进算法应用于社会政策制定的可能性，尤其是粒子群算法在解决复杂优化问题上的优势。通过这种方法，政策制定者可以更科学地确定低保标准，确保资源分配的公平性和效率，为精准扶贫和精准脱贫提供数据支持。同时，这也提醒我们在社会政策设计中，可以借助于计算机科学和数学工具，以提高决策的精准度和实施效果。